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  <title>flink初识及集群搭建和简单验证 | 涂宗勋的博客</title>
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          <a href="/tzxblog/" id="subtitle">java程序员，现居武汉，CSDN博客https://blog.csdn.net/tuzongxun</a>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
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        <section id="main"><article id="post-flink1" class="article article-type-post" itemscope itemprop="blogPost">
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    <a href="/tzxblog/2020/10/13/flink1/" class="article-date">
  <time datetime="2020-10-13T14:59:42.000Z" itemprop="datePublished">2020-10-13</time>
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    <h1 class="article-title" itemprop="name">
      flink初识及集群搭建和简单验证
    </h1>
  

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    <div class="article-entry" itemprop="articleBody">
      
        <!-- Table of Contents -->
        
        <h2 id="批计算和批计算"><a href="#批计算和批计算" class="headerlink" title="批计算和批计算"></a>批计算和批计算</h2><p>在软件系统中，尤其是企业级软件，基本离不开数据统计和分析等数据计算。最初，多数常见的统计分析都是基于数据库的数据进行处理，例如某一段时间的活跃用户数统计，这种计算方式称作离线计算，也称作批量计算（个人理解）。</p>
<p>而现实世界中的数据产生方式有很多都是持续不断的，也就是说实际很多场景的数据是就是数据流，这些数据随着时间的流逝，价值会不断的降低，因此就需要尽可能实时的进行处理。</p>
<p>而批计算是一批数据一起处理，尤其是最初数据先入数据库，再拿出来处理，这种方式在数据量日渐爆发的场景下，对于实时分析的业务就会有很多瓶颈，于是渐渐的出现了流计算。</p>
<p>相对于传统的批计算而言，流计算更加的实时，基本是在数据产生并接收到的同时就进行处理，更加符合当前很多要求实时计算的场景。</p>
<a id="more"></a>

<h2 id="flink发展"><a href="#flink发展" class="headerlink" title="flink发展"></a>flink发展</h2><p>流计算，或者说实时计算，最初代表性的技术是storm，除此之外还有spark。目前对这两个技术还没有深入了解，据说storm是真正的实时计算，而spark所谓的实时计算，实际只是缩小了批计算的范围，严格来说依然还是批计算。</p>
<p>因此实际上spark的实时计算没有storm快，但是spark支持实时计算的同时还支持批计算以及机器学习，并且也有它丰富的生态圈，因此spark应用场景也很广。</p>
<p>spark是2013年贡献给apache基金会，在2014年左右正式流行起来，而flink实际上也是差不多的时间贡献给apache基金会，但是当时却没有spark流行。由于乍一听起来和spark功能很重合，都是同时支持批计算、流计算和机器学习，所以之前甚至有人说它生不逢时。</p>
<p>直到2015年之后，阿里巴巴开始注意到这个框架并大量使用和改进，在经过了若干次双11的洗礼之后，这个框架的能力越来越被大众接收，使用的公司也越来越多，于是flink似乎翻身了。</p>
<p>上边说spark的实时计算实际上只是缩小了批计算的范围，而flink的实时计算则是真正的实时计算，所以flink实时计算的性能也要强于spark。</p>
<p>在flink的思想中，数据处理都是基于数据流，实时计算的数据流称作无界流，批计算的数据流称作有界流。</p>
<h2 id="无界流"><a href="#无界流" class="headerlink" title="无界流"></a>无界流</h2><p>所谓的无界流，就是一段数据有开始时间，没有结束时间，其实就是数据持续在产生，需要持续的分析处理。</p>
<h2 id="有界流"><a href="#有界流" class="headerlink" title="有界流"></a>有界流</h2><p>同理，有界流就是一段数据有开始时间，也有结束时间，所以其实也很容易发现有界流其实就是无界流的一个特例，在无界流中定义一个结束时间的话，这一段数据就是有界流。</p>
<p>flink的概念还有很多，例如jobManager、taskManager、solt等，对于flink集群来说，还有master和worker，这些概念均关联很多其他技术点，后续再进一步深入。</p>
<p>抱着先知其然再知其所以然的心态，这里先搭建一个简单的flink集群用起来。</p>
<h2 id="flink简单集群搭建（centos）"><a href="#flink简单集群搭建（centos）" class="headerlink" title="flink简单集群搭建（centos）"></a>flink简单集群搭建（centos）</h2><p>flink集群搭建相对简单，首先需要下载安装包，我下载的目前官网最新版<code>1.11.2</code>，可在官网<a href="https://flink.apache.org/downloads.html" target="_blank" rel="noopener">https://flink.apache.org/downloads.html</a>处查看最新版本并下载，下载方式多种，我这里使用wget直接下载到虚拟机：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">wget https:&#x2F;&#x2F;downloads.apache.org&#x2F;flink&#x2F;flink-1.11.2&#x2F;flink-1.11.2-bin-scala_2.11.tgz</span><br></pre></td></tr></table></figure>

<p>下载好了之后是解压：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">tar -zxf flink-1.11.2-bin-scala_2.11.tgz</span><br></pre></td></tr></table></figure>

<p>然后是简单的配置，分为两步，一个是配置jobManager，一个是配置taskManager，其他配置暂时默认。</p>
<p>jobManager只需要修改解压后目录的<code>conf</code>目录的<code>flink-conf.yaml</code>文件，找到<code>jobmanager.rpc.address</code>这一行，把后边的<code>localhost</code>改为实际的<code>jobManager</code>节点的主机名，我这里就是<code>node001</code>，因此配置修改如下：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">jobmanager.rpc.address: node001</span><br></pre></td></tr></table></figure>

<p>然后同样是<code>conf</code>目录下，修改<code>workers</code>文件，早期版本的可能不叫<code>workers</code>，而是<code>slaves</code>，这个和hbase新旧版本中文件命名有点像。在<code>workers</code>文件中加入规划的taskManager节点主机名，例如我修改后如下：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">node002</span><br><span class="line">node003</span><br><span class="line">node004</span><br></pre></td></tr></table></figure>

<p>上述配置需要各个节点保持一致，所以需要把修改好的文件包括整个flink分发到其他机器上，也就是把解压后的这个flink的目录传到另外几个节点上，例如我是在node001上操作的，然后就可以使用类似如下的命令分发到其他机器：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">scp -r flink-1.11.2 node002:&#96;pwd&#96;&#x2F;</span><br></pre></td></tr></table></figure>

<p>分发完成之后，各个机器需要配置一下环境变量，修改/etc/profile文件，加入flink内容，然后就可以在规划的jobManager节点执行启动命令启动flink集群：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">start-cluster.sh</span><br></pre></td></tr></table></figure>

<p>上述命令实际是flink解压后目录下的bin目录下的脚本，执行上述脚本后会看到日志依次打印出各个节点的启动情况：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">Starting cluster.</span><br><span class="line">Starting standalonesession daemon on host node001.</span><br><span class="line">Starting taskexecutor daemon on host node002.</span><br><span class="line">Starting taskexecutor daemon on host node003.</span><br><span class="line">Starting taskexecutor daemon on host node004.</span><br></pre></td></tr></table></figure>

<p>启动完成就要可以进行验证，最直接的验证就是访问自带的web界面，默认就是开启的，使用<code>8081</code>端口，例如我这里就可以使用<code>http://node001:8081</code>进行访问。</p>
<p>除此之外，为了更进一步的验证，参考官网示例，可以写一个简单的java代码验证。</p>
<h2 id="java程序验证flink"><a href="#java程序验证flink" class="headerlink" title="java程序验证flink"></a>java程序验证flink</h2><p>编写一个简单的flink程序，需要引入flink相应的依赖包，如下：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br><span class="line">9</span><br><span class="line">10</span><br><span class="line">11</span><br><span class="line">12</span><br><span class="line">13</span><br><span class="line">14</span><br><span class="line">15</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">&lt;dependency&gt;</span><br><span class="line">	&lt;groupId&gt;org.apache.flink&lt;&#x2F;groupId&gt;</span><br><span class="line">	&lt;artifactId&gt;flink-scala_2.11&lt;&#x2F;artifactId&gt;</span><br><span class="line">	&lt;version&gt;1.11.2&lt;&#x2F;version&gt;</span><br><span class="line">&lt;&#x2F;dependency&gt;</span><br><span class="line">&lt;dependency&gt;</span><br><span class="line">	&lt;groupId&gt;org.apache.flink&lt;&#x2F;groupId&gt;</span><br><span class="line">	&lt;artifactId&gt;flink-streaming-scala_2.11&lt;&#x2F;artifactId&gt;</span><br><span class="line">	&lt;version&gt;1.11.2&lt;&#x2F;version&gt;</span><br><span class="line">&lt;&#x2F;dependency&gt;</span><br><span class="line">&lt;dependency&gt;</span><br><span class="line">	&lt;groupId&gt;org.apache.flink&lt;&#x2F;groupId&gt;</span><br><span class="line">	&lt;artifactId&gt;flink-clients_2.11&lt;&#x2F;artifactId&gt;</span><br><span class="line">	&lt;version&gt;1.11.2&lt;&#x2F;version&gt;</span><br><span class="line">&lt;&#x2F;dependency&gt;</span><br></pre></td></tr></table></figure>

<p>然后根据官网<a href="https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/datastream_api.html" target="_blank" rel="noopener">https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/dev/datastream_api.html</a>的示例编写如下代码：</p>
<figure class="highlight plain"><table><tr><td class="gutter"><pre><span class="line">1</span><br><span class="line">2</span><br><span class="line">3</span><br><span class="line">4</span><br><span class="line">5</span><br><span class="line">6</span><br><span class="line">7</span><br><span class="line">8</span><br><span class="line">9</span><br><span class="line">10</span><br><span class="line">11</span><br><span class="line">12</span><br><span class="line">13</span><br><span class="line">14</span><br><span class="line">15</span><br><span class="line">16</span><br><span class="line">17</span><br><span class="line">18</span><br><span class="line">19</span><br><span class="line">20</span><br><span class="line">21</span><br><span class="line">22</span><br><span class="line">23</span><br><span class="line">24</span><br><span class="line">25</span><br><span class="line">26</span><br><span class="line">27</span><br><span class="line">28</span><br><span class="line">29</span><br><span class="line">30</span><br></pre></td><td class="code"><pre><span class="line">package com.tzx.study.demo.flink;</span><br><span class="line"></span><br><span class="line">import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;</span><br><span class="line">import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;</span><br><span class="line">import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;</span><br><span class="line">import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;</span><br><span class="line">import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time;</span><br><span class="line">import org.apache.flink.util.Collector;</span><br><span class="line"></span><br><span class="line">public class FlinkTest &#123;</span><br><span class="line">    public static void main(String [] args)throws Exception&#123;</span><br><span class="line">        StreamExecutionEnvironment env&#x3D; StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();</span><br><span class="line">        DataStream&lt;Tuple2&lt;String, Integer&gt;&gt; dataStream &#x3D; env</span><br><span class="line">            .socketTextStream(&quot;localhost&quot;, 8888)</span><br><span class="line">            .flatMap(new Splitter())</span><br><span class="line">            .keyBy(value -&gt; value.f0)</span><br><span class="line">            .sum(1);</span><br><span class="line">        dataStream.print();</span><br><span class="line">        env.execute(&quot;Window WordCount&quot;);</span><br><span class="line">    &#125;</span><br><span class="line"></span><br><span class="line">    public static class Splitter implements FlatMapFunction&lt;String, Tuple2&lt;String, Integer&gt;&gt; &#123;</span><br><span class="line">        @Override</span><br><span class="line">        public void flatMap(String sentence, Collector&lt;Tuple2&lt;String, Integer&gt;&gt; out) throws Exception &#123;</span><br><span class="line">            for (String word: sentence.split(&quot; &quot;)) &#123;</span><br><span class="line">                out.collect(new Tuple2&lt;String, Integer&gt;(word, 1));</span><br><span class="line">            &#125;</span><br><span class="line">        &#125;</span><br><span class="line">    &#125;</span><br><span class="line">&#125;</span><br></pre></td></tr></table></figure>

<p>上述代码的意思是，创建一个执行环境，如果是idea等开发工具运行，就创建本地运行环境，如果是把程序生成可执行jar放到flink集群运行，就是集群环境。</p>
<p>然后建立一个本地的端口是8888的socket文件数据流连接，读到每行数据以空格分隔，然后计算数量。</p>
<p>上述代码在<code>main</code>方法中，因此是可以直接运行的，需要注意的是，运行之前需要先开启<code>8888</code>的<code>socket</code>端口监听，否则会启动失败，如果是本地idea测试，需要windows上启动这个端口，我是直接执行<code>nc -lp 8888</code>命令，后来把这个程序生成jar放到集群环境中运行，就需要在运行的linux节点中监听这个端口，例如<code>nc -lk 8888</code>，windows和linux中稍有区别。<br>当然了，如果要更方便的验证，也完全可以直接把<code>localhost</code>换成实际的主机名，这样就不需要分别在不同环境启动这个端口。</p>
<p>运行之后，在nc监听的界面输入相应信息，便可以看到实时输出的统计数据，代表简单的flink集群和程序验证成功，也标志着第一步成功迈出，接下来就是基于此的进一步应用和理解。</p>

      
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$(document).ready(function() {

    var int = setInterval(fixCount, 50);  // 50ms周期检测函数
    var countOffset = 20000;  // 初始化首次数据

    function fixCount() {            
       if (document.getElementById("busuanzi_container_site_pv").style.display != "none")
        {
            $("#busuanzi_value_site_pv").html(parseInt($("#busuanzi_value_site_pv").html()) + countOffset); 
            clearInterval(int);
        }                  
        if ($("#busuanzi_container_site_pv").css("display") != "none")
        {
            $("#busuanzi_value_site_uv").html(parseInt($("#busuanzi_value_site_uv").html()) + countOffset); // 加上初始数据 
            clearInterval(int); // 停止检测
        }  
    }
       	
});
</script> 
    </div>
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// Elevator script included on the page, already.
window.onload = function() {
  var elevator = new Elevator({
    selector:'.back-to-top-btn',
    element: document.querySelector('.back-to-top-btn'),
    duration: 1000 // milliseconds
  });
}
</script>
      

  

  







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